Kendo UI Core 中 Grid 列绑定 DateOnly? 类型时的格式化问题解析
问题背景
在使用 Kendo UI Core 的 Grid 组件时,开发人员可能会遇到一个关于日期格式化的特殊问题。当 Grid 列绑定到 C# 中的 DateOnly? 可空类型字段时,预先设置的列格式化规则会被忽略,导致日期显示不符合预期。
问题现象
具体表现为:当开发人员在 ASP.NET Core 项目中定义了一个可空的 DateOnly? 类型属性,并在 Grid 列绑定中设置了格式化字符串(如 {0:MM/dd/yyyy}),实际渲染时却无法应用这个格式,而是显示为默认的 ISO 格式(如 "2025-01-21")。
技术分析
这个问题涉及到几个关键的技术点:
-
DateOnly 类型:这是 .NET 6 引入的新类型,专门用于表示日期(不含时间部分),比传统的 DateTime 类型更适合纯日期场景。
-
可空类型处理:
DateOnly?是Nullable<DateOnly>的简写,表示该日期字段可以为 null。 -
Kendo UI 数据绑定:Grid 组件在绑定到数据源时,会对不同类型的数据进行序列化和格式化处理。
-
客户端格式化:Kendo Grid 的
.Format()方法应该在客户端应用指定的格式,但在这种特定情况下失效。
根本原因
经过分析,这个问题可能源于 Kendo UI Core 在处理新型 .NET 类型时的序列化逻辑不够完善。特别是对于 DateOnly? 这种组合了新型值类型和可空特性的情况,框架可能没有完全适配其序列化路径,导致格式化指令在传输过程中丢失。
解决方案
虽然官方会在后续版本修复此问题,但目前可以采用以下几种临时解决方案:
方案一:使用客户端模板
columns.Bound(p => p.PaymentDate)
.Title("Date")
.ClientTemplate("#= kendo.toString(PaymentDate, 'MM/dd/yyyy') #")
.Width(160);
方案二:在模型中使用格式化属性
在视图模型属性上添加显示格式注解:
[DisplayFormat(DataFormatString = "{0:MM/dd/yyyy}")]
public DateOnly? PaymentDate { get; set; }
方案三:转换为字符串属性
在视图模型中添加一个专门用于显示的字符串属性:
public DateOnly? PaymentDate { get; set; }
public string PaymentDateFormatted => PaymentDate?.ToString("MM/dd/yyyy");
然后在 Grid 中绑定到这个格式化后的属性。
最佳实践建议
-
类型选择:在 Web 应用中,考虑使用
DateTime而非DateOnly,除非确实不需要时间部分且使用 .NET 6+。 -
前后端一致性:确保前后端对日期格式的处理一致,可以在 API 层统一格式化。
-
测试覆盖:对于新型 .NET 类型在 UI 框架中的表现,应该增加测试用例。
-
版本关注:关注 Kendo UI 的更新日志,及时获取官方修复。
总结
这个问题展示了在使用较新的 .NET 类型与现代 UI 框架集成时可能遇到的边缘情况。开发人员在采用新语言特性时,需要考虑其在整个技术栈中的兼容性表现。对于时间敏感型应用,日期/时间的正确处理尤为重要,建议在项目初期就建立统一的处理策略。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00